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针对装甲目标威胁评估指标权重随着作战时节的动态变化,容易导致评估结果前后有差异的问题,运用灰色区间关联法,引入区间灰数与灰度,对评估指标区间内的不确定性信息进行了量化。同时,运用变权理论,通过调整权向量,构造反映作战时节内装甲目标威胁评估指标权重变化的均衡函数,对装甲目标威胁程度进行了科学、合理的评估,解决了传统评估方法中评估结果与实际威胁程度不一致的问题,为下一步的威胁评估研究工作提供了理论参考与方法支持。 相似文献
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综合考虑影响目标威胁度的各种因素,利用模糊综合评判的思想,通过集值统计法确定各因素权重、指标连环法进行指标量化,建立了一种目标威胁判断的模型,并根据实际作战的要求,提出了使用此模型的方法和原则。利用该模型进行的实例计算结果与文献[2]提出的层次分析法计算结果进行了比较,说明了模型的可行性。 相似文献
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基于主成分分析法的目标威胁评估 总被引:4,自引:0,他引:4
为提高防空作战指挥员对空中来袭目标实施火力分配的量化决策水平,本文提出了基于主成分分析法的目标威胁评估模型及方法。主成分分析法在将原始变量转变为主成分过程中,同时形成了反映主成分的权数以计算综合评价值,这样在指标权重选择上克服了主观因素的影响,客观反映了各指标因素间的现实关系。通过引入实例,对来袭空中目标进行多指标综合评价,根据综合评估值对各批目标威胁进行排序,所得结果合理且符合客观实际,切实为防空作战指挥员科学合理地实施火力分配提供了数据支持和科学依据。 相似文献
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在未来高技术局部战争条件下,坦克不得不面临一个动态复杂的战场环境,这就要求坦克能根据战场环境实时地进行目标威胁评估及自主射击。以坦克的自主作战为背景,提出了一种基于神经网络的目标威胁评估方法。首先提出了包含来袭目标性质、指战员指令、保卫目标的重要度、我方武器性能值等一套威胁评估指标体系;然后采用神经网络方法进行威胁评估。神经网络方法的优势主要体现在:①考虑了诸因素的相互关联;②充分考虑了战术信息;③权系数对具体环境的适应性;④方法的通用性。实例结果表明,神经网络方法科学合理,为坦克目标威胁的评估提供了新思路。神经网络方法具有普遍意义,能推广应用于其它武器平台的目标威胁评估。 相似文献
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针对传统TOPSIS方法在解决坦克分队战场目标威胁评估时所包含评估指标信息不完整的问题,提出了利用直觉模糊熵改进的TOPSIS多目标威胁评估方法。根据城市作战特点建立坦克分队战场目标威胁评估指标体系,明确评估指标评价语言与直觉模糊数之间的对应关系,利用组合赋权法确定评估指标权重,利用直觉模糊熵改进的TOPSIS方法对城市作战中坦克分队单时刻、多目标威胁评估进行仿真分析,得出最终的目标威胁排序。结果表明,所提算法包含评估指标评价信息完整,并能对决策者风险偏好进行灵敏度分析,灵活性强,可靠性高。 相似文献
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电子战环境中防空武器抗击能力分析 总被引:3,自引:0,他引:3
以电子战环境为作战背景,具体分析了敌军实施电子战的作战样式,并用模糊数学的方法对其进行了量化评估,在此基础上对一般的防空武器抗击能力模型进行了完善,建立了评价防空武器在电子战环境中抗击能力的模型。 相似文献
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为发展反潜作战、潜艇作战装备及理论,对平台中心反潜战中的特点和问题进行了研究。介绍了美军网络中心反潜战中的反潜战网络组成,探讨了反潜战网络的基本功能、各子网络的关联和网络中心反潜战对潜艇作战的威胁。 相似文献
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